Abstract
単眼動画からのマーカレス3D運動解析により、臨床およびスポーツ分野において手軽に生体力学的評価を行うことが可能になります。 しかし、ほとんどの研究グレードのパイプラインはGPUアクセラレーションに依存しており、一般向けのハードウェアや低リソース環境への展開が制限されています。 本研究では、MonocularBiomechanicsフレームワークに由来する単眼3Dバイオメカニクス・パイプラインを最適化し、効率的なCPUのみの実行を実現します。 モデル初期化の再構成、ディスクI/Oのシリアライズの排除、CPUの並列化の改善など、プロファイリングに基づくシステム最適化を通じて行いました。 一般的なワークステーション（AMD Ryzen 7 9700X CPU）での実験により、処理スループットが2.47倍向上し、総実行時間が59.6%短縮されました。 また、初期化レイテンシは4.6倍低減されています。 これらの変更にもかかわらず、生体力学的な出力はベースライン実装と非常に高い一貫性を保っています（平均関節角度偏差 0.35^\circ、r=0.998）。 これらの結果は、研究グレードの視覚ベース生体力学パイプラインが、スケーラブルな運動評価のために、汎用のCPUハードウェアへ展開できることを示しています。
